本发明提供了一种板线折弯一体机和折弯加工方法，板线折弯一体机包括折弯机构，折弯机构包括安装底板、旋转架和刀具安装架，安装底板竖直设置，安装底板的第一端与地面接触，安装底板的第二端背离地面，第一端和第二端之间形成有用于与旋转架连接的连接面；旋转架为环形，旋转架的背离安装底板的一侧向靠近安装底板的方向凹陷形成环形的移动通道，通过旋转架和刀具安装架的配合，使得刀具安装架的位置可以沿移动通道灵活移动，每个刀具可以从多个角度进行线材的折弯加工，使得板线折弯一体机能加工多种需求的线材；在进行板材加工时，只需要将两个以上刀具安装架相对设置，将刀具更换成特定形状的加工刀具，从而实现板材加工。

本发明请求保护一种基于用户生存性条件约束下的SDN控制器部署方法，应用于二层SDN控制器的部署。为在满足用户对控制平面生存性需求的前提下，尽可能降低控制器传输时延，减少控制平面的控制器数量，本发明通过与用户协商后给出的可接受控制信道工作路由故障发生概率P计算出本部署方法下的允许的最大控制信道路由长度W，作为二级控制器部署的约束条件。在使得二级控制器到其所属SDN交换机节点的直连距离不超过W的前提下，优先选择该部分网络节点图中控制器集合总体出度数多的作为二级控制器的部署节点，完成二级控制器的部署后，以实际网络中的平均往返时延和平均可选路径数为联合判决条件确定一级控制器的部署位置，完成整个控制平面的部署工作。

本发明请求保护一种基于强化学习的D2D辅助设备缓存系统及缓存方法，具体是基于DQN(Deep Q Network)强化学习方式下的D2D通信缓存优化的系统。系统由服务器端的训练数据筛选模块、服务交互模块、请求处理模块、日志记录子模块和辅助节点设备的强化学习模块、请求处理模块、文件缓存模块、日志记录模块以及用户所在的辅助节点D2D通信覆盖区所有用户构成，通过统计分析用户对文件请求的记录，将数据进行筛选后用于强化学习，通过神经网络来学习得到辅助节点设备上适应流行度的缓存策略，从而提高系统D2D辅助设备卸载的命中率，有效地降低基站负荷，发挥D2D通信降低用户时延、节省网络带宽以及增加资源复用等作用。

本发明请求保护一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习方法。一个凸优化问题可以分解成许多子凸优化问题，每个子凸优化问题可以通过ADMM算法在对应的子节点解决。针对基于桥节点和工作节点的分布式ADMM算法的整体运行速度受限于网络连接延迟的影响，本发明提出了一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习算法，即在进行ADMM迭代运算前，考虑网络延迟的影响，动态地规划桥节点的位置以及个数，在相当程度上可以克服网络延迟、动态性、拓扑形态、带宽限制、数据分布化存储等网络特性对算法性能造成的影响。

本发明公开了一种实现动力电池快速充电的系统，主要解决现有技术中存在的采用恒流充电和恒压充电的方式对动力电池进行充电，导致电池的寿命非常短暂的问题。该系统包括与市电连接的EMI滤波电路，与EMI滤波电路连接的整流电路，同时与整流电流连接的BOOST同步整流电路与辅助电源电路，与BOOST同步整流电路连接的充电电池，同时与充电电池和辅助电源电路连接并将信号反馈至BOOST同步整流电路的控制电路，以及同时与充电电池和辅助电源电路连接的提示电路。通过上述方案，本发明达到了通过控制电路对主电路进行控制，对电池负载进行充电目的，具有很高的实用价值和推广价值。

本发明公开一种D2D通信仿真与性能的测试系统及方法，系统包括数字仿真系统和数据采集硬件，所述数字仿真系统，包括用户接口与监测显示模块、环境配置模块和模拟运算模块；本发明为移动网络运营商、多媒体点播或文件下载系统开发者、相关科研人员提供便捷高效准确的模拟和测试手段，以便于他们测试和评估在特定真实物理条件中，部署D2D通信技术前后或者不同参数配置情况下的系统性能对比，并最终决策他们的所测系统具体如何部署D2D通信技术和具体如何选取和调整各种参数和策略。

本发明请求保护一种自适应网络拓扑的分布式ADMM机器学习方法，属于机器学习领域，包括以下步骤：将节点分为1个管理节点与多个工作节点，并且将工作节点抽象为上层节点与下层节点；针对连通网络将全局凸优化问题分解成若干个局部凸优化问题并进行求解，并通过协调局部最优解得到全局最优解，其中机器学习方法包含节点探测与迭代计算两部分；在节点探测过程中，工作节点将会运行迭代计算部分的更新，除此之外由上层节点在每次迭代完成时向管理节点反馈单次迭代完成；在选择上层节点位置时通过贪心思想避免遍历所有可能性，并采用动态选择，使网络中链路延迟的影响尽可能小。

本发明请求保护一种多参数感知的高精度网络故障筛选定位方法，涉及光通信技术领域。本发明针对传统的基于监测波长的定位方法定位开销大的缺陷，引入业务获取故障告警信息，节约了定位开销。本发明进一步针对现有基于业务的定位方法单一参数对提升定位性能具有局限性，提出了一种多参数的定位方法，将定位过程分为故障预测、筛选和定位三个模块，使用多参数分别完成基于压缩感知的故障筛选和进一步的故障定位。本发明通过多参数的巧妙结合打破了单一参数的局限，能有效提高定位准确度。

本发明公开了一种基于分簇的业务量疏导及区分重要度保护方法，属于通信网络技术领域。本方法包括以下步骤：将网络分割为簇，簇内业务直接利用分层辅助图进行疏导；簇间业务先利用簇汇聚层寻找簇间最短路，再映射分层辅助图上进行疏导；根据疏导后独有的一个波长中同时存在多优先级业务的情况，区分波长链路重要度；再利用智能可伸缩P圈有效进行分级保护。本方法实现了对动态业务的快速有效疏导，极大地提高了网络资源利用率；同时通过区分链路波长重要度实现不同的服务质量保障，利用P‑Cycle全面保护避免了传统针对业务一一保护带来的资源耗费过大，并感知业务的到达、离开，动态伸缩P圈，满足了当今网络智能化需求，充分减少了保护资源开销，增强了网络承载业务的能力。

本发明公开了一种基于ONU模块化的无源光网络节能方法，属于光通信技术领域。本方法针对现有无源光网络中ONU睡眠方法不能很好解决时延性能与能效性这对矛盾的缺点，提出一种新的提高ONU能量有效性方法，通过建立ONU模块化能耗模型，实现ONU相关模块能够根据网络业务状况，采用不连续收发数据的方式，独立地转入睡眠/唤醒状态，增大了睡眠时间，减少了网络能耗；同时通过双轮询子周期的方式，优先收发实时业务，减少实时业务网络时延，提升网络整体服务质量。相比于其他节能方法，本发明不仅能提升网络整体服务质量，而且能显著降低网络能耗。